东京野茉莉花色成分的初步研究

对东京野茉莉花色成分进行了初步的探究。结果表明:通过特征颜色反应和光谱扫描说明了其花瓣细胞内有异黄酮、儿茶精类,还有叶绿素a、b,可能含有胡萝卜素、黄酮类化合物,以及无色花色素,可能不含查耳酮或橙酮。     

人工神经网络NIR定量分析方法及其软件实现

在Visual C＋＋环境中采用面向对象技术，开发了PCA-MBP-NIR定量分析模型软件。通过40份小麦样品的原始光谱、加噪光谱（信噪比为14dB）与含水率所建立的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR模型，对10份未知小麦样品的原始光谱、加噪光谱分别进行含水率的PLS-NIR与PCA-MBP-NIR预测分析。分析表明，对于含噪声的光谱，与PLS建模相比，使用PCA-MBP-NIR对未知样品预测结果具有更高的相关系数，更低的预测误差标准差。     

基于PCA_SVR的油菜氮素光谱特征定量分析模型

研究了采用光谱分析技术对油菜植株全氮进行定量分析的方法.采用逐步回归法对氮素的光谱特征波长进行选择,为克服光谱变量间多重共线性的影响,对变量进行了主成分分析(PCA),为提高模型的拟合优度,应用支持向量机回归(SVR)建立油菜氮素的定量分析模型.对不同氮素水平的油菜冠层光谱数据进行分析,结果表明,406、460、556、634、662、675nm的光谱反射率与油菜含氮量呈极显著相关.植株全氮SVR模型预测值与实测值的相关系数为0.89,模型的检验误差(RMSE)为2.51.     

鲢鱼鳞片胶原蛋白的提取

利用酸和酶提取法,从淡水鲢鱼鳞片中提取酸溶性和酶溶性胶原蛋白.经紫外光谱分析显示,所提取的胶原蛋白与I型胶原蛋白标准品接近.氨基酸组成分析表明,ASC和PSC是典型的Ⅰ型胶原蛋白.     

一种快速测定棕榈藤材材质特性的近红外光谱分析法

分析了棕榈藤生物质材料特点与近红外光谱关系；阐述了近红外光谱分析技术可以快速准确地预测棕榈藤材的材质特性，并详细介绍了其中包括藤材的选择及加工、藤材近红外光谱采集、藤材材性真值测量、多变量数据分析与模型建立的实验方法与操作步骤。     

快速检测木材微纤丝角的近红外光谱分析技术

介绍了一种新的测量木材微纤丝角的无损检测技术--近红外光谱分析,并详细阐述了测量时木材样品的选择及制备,测量工作包括X射线衍射和近红外光谱采集、多变量数据分析与模型建立的方法及步骤.证明了近红外光谱分析技术可以用于快速准确地预测木材的微纤丝角.     

基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化

【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R²均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

棉花叶片厚度的高光谱测试方法

植物叶片厚度的变化能够指示植物生长状态的改变,为了实时、活体、无损地获取叶片厚度,该研究以棉花叶片为研究对象,利用DPS、Origin统计分析软件分析84组光谱数据与叶片厚度的相关性。研究表明,光谱反射率与叶片厚度在可见光350～369 nm及664～689 nm 2个较窄区域达到了极显著正相关关系,在红外917～1 884、2 048～2 380 nm 2个区域呈极显著负相关关系,总体相关程度红外波段高于可见光波段。红边参数与叶片厚度的相关性不高,24个形状参数与厚度达到了极显著相关水平,其中,中心为980 nm的吸收谷面积与叶片厚度相关度最高,相关系数为0.848。分别用反射率、植被指数、光谱形状参数建立并测试3个估算模型,相对误差最高为7.4%,均方根差最高为0.051 mm。结果表明利用高光谱分析技术,可以实现叶片厚度的快速、活体测量。